分層異構網絡中增強網絡能效的ABS比率優化算法

孫彥贊,王勁松,吳雅婷,王 濤

(上海大學 通信與信息工程學院,特種光纖與光接入網重點實驗室,上海 200444)

0 概述

近年來,無線通信網絡中數據業務量呈爆炸式增長[1],隨著第五代(Fifth Generation,5G)無線通信的發展,至2020年,無線網絡業務量將是2010年的1 000倍[2-3]。為滿足不斷增長的數據業務需求,現有蜂窩網絡將變得更密集,能量消耗會越來越大。如果沿用現有的無線傳輸技術和網絡架構,為滿足需求,則需要將所支持的移動業務量擴展1 000倍,此時需要相應比例的能量增加,這并不現實,也不被允許[4]。因此,對于蜂窩移動通信系統,如何在提高頻譜效率的同時又有效控制能量效率,已成為當前學術界和工業界的一個巨大挑戰。

分層異構網絡將宏蜂窩(Macrocell)與小基站(如Microcell、Pico、家庭基站Femto、中繼Relay)混合同頻組網,可提高頻譜資源空間復用率,從而提升無線通信網絡容量。同時,小基站的引入可顯著卸載宏小區用戶到小基站,縮短移動終端與基站間的信號傳輸距離,從而大幅提高網絡能效[5-6]。因此,分層異構網絡已經成為綠色通信和5G無線通信的候選技術,是使下一代蜂窩網絡提供高頻譜效率和能量效率的一種有效組網方式[2,7-8]。

對于Macro-Pico混合組網的分層異構網絡,由于宏基站和小基站發射功率的巨大差異,宏基站對小基站會造成強烈的層間干擾[8-9],使得小基站覆蓋面積較小,不能滿足有效卸載宏小區負載的目的,新增的Pico也會產生新的能耗,從而降低網絡能效。為此,LTE-Advance中提出增強型小區間干擾協調(enhanced Inter-Cell Interference Coordination,eICIC)技術。針對Macro-Pico場景引入小基站覆蓋擴展(Cell Range Expansion,CRE)技術,即通過在用戶設備(User Equipment,UE)測量到的Pico參考信號接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)值的基礎上增加一個偏置值,即Pico CRE偏置值,使用戶在接收信號功率比較低的情況下接入Pico,從而擴大分層異構網絡中Pico的覆蓋范圍。同時通過對高功率宏小區在時域中設置幾乎空白子幀(Almost Blank Subframe,ABS)的方式,來減弱對Pico小區的UE尤其是Pico CRE區域UE的下行干擾。合理的CRE偏置、ABS功率、ABS比率配置能有效提高小區整體能效,因此,上述方案成為近年來學者們研究的一個重點。

文獻[10-11]就Pico CRE偏置值進行了相關研究。文獻[10]以滿足PUE PDCCH解碼要求為約束,基于用戶與Pico的位置關系,提出了一種關于Pico CRE偏置上界值的算法。文獻[11]對ABS比率、CRE偏置與Pico部署數量進行了優化,得出CRE偏置為8 dB、ABS比率為0.2時網絡具有最優頻譜效率的結論。

在給定CRE偏置的前提下,文獻[12-15]對ABS比率和ABS功率進行了優化。文獻[12]提出了一種受害用戶重選擇機制,以最大化小區能效函數為目標,對受害用戶的選擇進行優化,從而確定ABS比率。文獻[13]基于比例公平原則中的權重因子,提出一種小區總能效的目標函數,將ABS比率、ABS功率分別優化并重新配置資源。在文獻[13]的基礎上,文獻[14]提出將ABS功率、ABS比率以及資源配置進行聯合優化,通過不斷重復迭代,最終得到一個極限解。該文獻中提到可以用典型的線性規劃方法解決目標函數的優化問題,但在實際仿真中發現,在一些網絡場景下其目標函數可能存在無最優解的情況。文獻[15]基于系統吞吐量和公平性的最大化,提出一種簡單的ABS比率優化算法,但其沒有就系統能效做出分析。另外,文獻[13-14]所用實驗場景均為靜態場景,所求出的最優配置方案也為靜態解,在實際使用中并不能很好地適應動態變化的網絡場景。文獻[15]模擬一個動態的網絡場景,就動態網絡場景的特點提出一種ABS比率優化算法,相對于傳統的靜態算法,該ABS比率優化算法可進一步改善網絡頻譜效率,但其仍沒有對網絡能效進行分析。

針對上述研究的不足,本文以提高網絡能效為研究目標,提出一種改進的ABS比率優化算法,并通過實驗驗證該算法的實用性與高效性。

1 分層異構網絡場景

分層異構網絡由宏基站和低功率節點(小基站)混合組網構成。相對于小基站,宏基站擁有較大的發射功率和覆蓋范圍。小基站的種類主要包括微基站Microcell、Relay、家庭基站Femtocell、微微基站Pico,一般部署于熱點區域或宏基站覆蓋邊緣區域,用以卸載宏基站負載或改善宏小區邊緣用戶鏈路質量,從而降低網絡能耗,提升網絡能效。

本文研究的分層異構為宏基站-小基站Pico 2層網絡,網絡場景如圖1所示。其中,小基站沒有CRE時對應的覆蓋范圍為小基站內圈(Pico Inner Circle),該范圍內的用戶定義為小基站內圈(Pico-INC)用戶;小基站做CRE時對應的覆蓋范圍為小基站覆蓋擴展圈,其與小基站內圈之間的用戶定義為小基站覆蓋擴展(Pico-CRE)用戶。

圖1 分層異構網絡場景

2 高能效ABS比率優化

基于eICIC的分層異構網絡干擾協調技術中,宏基站通過在時域配置ABS子幀以減小其對Pico的下行干擾,尤其是減小對Pico CRE區域用戶的干擾。基于此,本文中宏小區和Pico的資源調度策略為:宏小區只在非ABS (Non-ABS)子幀上進行數據傳輸,在ABS子幀上不傳輸數據;Pico則在宏小區Non-ABS對應的子幀上僅調度Pico-INC用戶,在宏小區ABS對應的子幀上僅調度Pico-CRE用戶,以保證Pico-CRE用戶受到的干擾最小。

2.1 最大吞吐量ABS比率優化

(1)

其中,KS為基站S內所有用戶的數量。

設ABS子幀比率為θ,則Non-ABS子幀比率為(1-θ)。在比例公平調度原則下,考慮宏小區及Pico在ABS和Non-ABS上的資源調度差別,分層異構網絡在一個子幀上的系統總吞吐量可表示為:

(2)

(3)

(4)

其中,θmax為系統規定的ABS比率最大值[15]。

式(4)給出了最大吞吐量目標下的最優ABS比率,但系統吞吐量達到最大時,網絡能效未必最優。因此,本文將進一步推導使網絡能效達到最大時的最優ABS比率。

2.2 最大能效ABS比率優化

用系統總吞吐量除以系統能耗可得系統能效,用E表示,計算公式為:

(5)

其中,PM、PML、PP分別表示宏基站在普通子幀、ABS子幀下的發射功率以及Pico的發射功率,NP表示宏小區M中Pico的數目,T=1 s。E的單位為bit/(s·J)。

對式(5)進行化簡整理得:

(6)

E仍然為ABS比率θ的函數。由于ABS功率不可能超過宏基站Non-ABS子幀上的發射功率,因此φ恒為正值。將E對θ求導可得:

(7)

在式(7)中,分母T(B-φθ)2>0,則:

(8)

3 仿真實驗與分析

分層異構網絡仿真場景如圖2所示。中心宏小區覆蓋區域為主要研究區域,包括位于其中心的宏基站(MeNB)和其覆蓋下的6個小基站(Pico基站,即PeNB)。周圍6個宏基站對中心宏基站和Pico產生相應干擾。宏基站站間距為500 m,PeNB的坐標分別為(-96.225,0)、(-192.450,0)、(48.113,83.333)、(96.225,166.667)、(48.113,-83.333)和(96.225,-166.667)。宏基站與Pico基站頻率復用系數為1。

圖2 分層異構網絡仿真場景

設系統為滿負載運行,且每隔1 s計算一次新的用戶位置,并就新的用戶位置運行各算法,分別計算不同CRE偏置下ABS比率優化值,并分別從系統吞吐量、系統公平性、系統能效等指標進行仿真對比。

本文采用熱點模型UE分布,首先在每個PeNB周圍均勻地設置20個小基站用戶設備(Pico User Equipment,PUE),PUE到相應PeNB的距離被限定在10 m～45 m之間;然后在中心宏基站周圍每個扇區均勻地設置20個宏用戶設備(Macro User Equipment,MUE),MUE到中心PeNB的距離被限定在100 m～250 m之間。實驗中共計180個UE。其他實驗仿真參數如表1所示。其中,S表示路徑距離。

表1 實驗仿真參數

3.1 3種算法最優ABS比率對比

本節將對本文最大能效ABS比率優化算法、最大吞吐量ABS比率優化算法和最大公平性ABS比率優化算法進行仿真對比分析。其中,最大公平性ABS比率優化算法的效用函數為:

(9)

由基本不等式可以知道,當且僅當每個因子相等時,這些因子的乘式結果最大。因此,在一定程度上,可以用式(9)評估系統的公平性。系統越公平,即每個用戶獲得的傳輸速率越接近,Upro的值越大。

對式(9)進行化簡整理得:

(10)

對式(10)兩邊取對數后對θ進行求導,即可得式(10)的最大值點,計算過程如下:

(11)

(12)

令式(12)等于0,即可解得最大化公平性下的最優ABS比率:

(13)

圖3所示為不同CRE偏置下3種算法計算得出的最優ABS比率隨時間變化的關系。相同CRE偏置下,由于3種算法的優化目標不同,導致3種算法的最優ABS比率變化曲線不同。其中,最大能效算法最優ABS比率變化曲線和最大吞吐量算法最優ABS比率變化曲線不一致,說明當ABS比率能夠使網絡吞吐量最大時,并不能保證此刻網絡系統的能效最優。其次,最優ABS比率隨時間變化而變化,這是由于在不同時刻,網絡中用戶的位置會發生變化,導致3種算法最優ABS比率也發生動態變化。最后,在同一時刻、不同CRE偏置下,同種算法得出的最優ABS比率不同,原因是隨著CRE偏置的不同,用戶的關聯基站會發生變化,導致3種算法的最優ABS比率也相應變化。

圖3 不同CRE偏置下3種算法最優ABS比率曲線

由圖3還可以看出,最大公平算法得出的ABS比率是連續變化的;最大吞吐量算法得出的ABS比率是二值的(0或0.6),其隨著時間變化(用戶位置變化)而不同;最大能效算法得出的ABS比率幾乎是一條直線。由3.1節的分析可知,最大能效算法應該也是二值的(0或0.6),但是相對于最大吞吐量算法,由于最大能效算法得到最優ABS比率為0值的概率較低,因此在此仿真圖中幾乎呈現一條直線狀態。

3.2 3種算法性能改善對比

在CRE偏置值為9 dB時,最大吞吐量ABS比率優化算法、最大公平性ABS比率優化算法和最大能效ABS比率優化算法相對于靜態10%ABS比率算法的對比仿真結果如圖4所示。其中,自然對數公平性指數為lnUpro的值。

圖4 3種算法與靜態ABS比率算法性能比較

由圖4可以看出,CRE偏置值為9 dB時,在各個時間段,3種算法對系統的吞吐量、公平性和能效都有顯著提升。由于公平性的量化數值是由各因子乘積所得,易發生大的變化,因此采用了自然對數公平性指數值進行衡量。因為對公平性指數進行了自然對數計算,所以從數值上造成圖4(b)所示仿真結果差距的縮小。由圖4(b)可以看出,最大公平性ABS比率優化算法的自然對數公平性指數始終優于靜態ABS比率算法的自然對數公平性指數。

3.3 4種算法網絡能效改善對比

將最大能效ABS比率優化算法、最大吞吐量ABS比率優化算法、最大公平性ABS比率優化算法和靜態10%ABS比率算法的系統能效進行對比,結果如圖5所示。由圖5可以看出,本文最大能效ABS比率優化算法在不同的CRE偏置下,均能實現系統能效的最優。靜態10%ABS比率算法的系統能效性能最差。

圖5 4種算法網絡能效對比

4 結束語

本文針對宏蜂窩和由Pico小基站組成的分層異構網絡能效優化問題,基于eICIC技術,提出能效最大化的ABS比率優化算法,并與最大吞吐量ABS比率優化算法、最大公平性ABS比率優化算法和靜態ABS比率算法進行對比分析。仿真結果表明,本文優化算法可有效改善網絡能效。下一步將研究影響網絡能效的ABS功率、Pico小基站部署密度、Pico小基站覆蓋擴展偏置等參數的優化問題。

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